you0502/Geo-deepseek huggingface dataset:
局部多项式插值法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
移动窗口克里金法
描述

基于较小的邻域，经过所有位置点重新计算变程、块金和偏基台半变异函数参数。
移动窗口克里金法
使用方法

- 地统计模型源是应用克里金模型，而非经验贝叶斯克里金模型地的统计图层或地统计模型 (XML)。
- 输入数据集必须至少包含 10 个点该工具才能执行。但是，该工具在处理含有非静态趋势的大型数据集时效果最佳。
- 在 Python 脚本中，​**GeostatisticalDatasets** ArcPy 类将用于填充**输入数据集**参数。
- 对于支持空值的数据格式（如文件地理数据库要素类），使用空值表示无法对该位置做出预测或该值用作输入时应被忽略。对于不支持空值的数据格式（如 shapefile），使用值 -1.7976931348623158e+308（C++ 定义的常量 DBL_MAX 的负数）表示无法对该位置做出预测。
移动窗口克里金法
语法

arcpy.ga.GAMovingWindowKriging(in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, neighbors_max, out_featureclass, {cell_size}, {out_surface_grid})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_ga_model_source | 要分析的地统计模型源。 | File; Geostatistical Layer |
| in_datasets | ​**GeostatisticalDatasets** 对象。<br><br>也可以是以分号分隔的元素字符串。各元素包含以下组件：<br><br>数据集的目录路径与名称或当前内容表中的图层名称，后跟一个空格。<br><br>一系列字段名称，各字段名称以空格分隔。如果是栅格，则使用像元值。 | Geostatistical Value Table |
| in_locations | 将执行预测的点位置。 | Feature Layer |
| neighbors_max | 要在移动窗口中使用的相邻要素的数目。 | Long |
| out_featureclass | 存储结果的要素类。 | Feature Class |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| out_surface_grid<br><br>（可选） | 使用局部多项式插值法将输出要素类中的预测值插到栅格。 | Raster Dataset |
移动窗口克里金法
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

arcpy.GAMovingWindowKriging_ga(
"C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE",
"C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp", "10", "C:/gapyexamples/output/outMWK", "", "")
```
移动窗口克里金法
代码示例 - 独立脚本

```python
# Name: MovingWindowKriging_Example_02.py
# Description: The kriging model is automatically estimated for each neighborhood
# as the kriging interpolation moves through all the location points.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"
inPoints = "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE"
obsPoints = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
maxNeighbors = 10
outPoints = "C:/gapyexamples/output/outMWK"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute MovingWindowKriging
arcpy.GAMovingWindowKriging_ga(inLayer, inPoints, obsPoints, maxNeighbors,
outPoints)
```
移动窗口克里金法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 临时工作空间
- 捕捉栅格
移动窗口克里金法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
径向基函数(RBF)插值法
描述

使用五种基函数之一对准确经过各输入点的表面进行插值。
径向基函数(RBF)插值法
使用方法

- 平滑搜索邻域只可用于反高次曲面 (multiquadric) 函数。
- 对于除反高次曲面函数之外的所有方法，参数值越大，表面越平滑。而对于反高次曲面函数则正好相反。
径向基函数(RBF)插值法
语法

arcpy.ga.RadialBasisFunctions(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {search_neighborhood}, {radial_basis_functions}, {small_scale_parameter})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| search_neighborhood<br><br>（可选） | 定义用于控制输出的周围点。“标准”为默认选项。<br><br>以下是搜索邻域类：SearchNeighborhoodStandard 和 SearchNeighborhoodStandardCircular。<br><br>标准版<br><br>majorSemiaxis - 搜索邻域的长半轴值。<br><br>minorSemiaxis - 搜索邻域的短半轴值。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。<br><br>标准圆形<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>角度 - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。 | Geostatistical Search Neighborhood |
| radial_basis_functions<br><br>（可选） | 有以下五种可用的径向基函数：<br><br>THIN_PLATE_SPLINE —薄板样条函数<br><br>SPLINE_WITH_TENSION — 张力样条函数<br><br>COMPLETELY_REGULARIZED_SPLINE — 完全规则样条函数<br><br>MULTIQUADRIC_FUNCTION — 高次曲面样条函数<br><br>INVERSE_MULTIQUADRIC_FUNCTION —反高次曲面样条函数 | String |
| small_scale_parameter<br><br>（可选） | 用于计算分配给移动窗口内的点的权重。每个径向基函数都有一个控制表面小规模变化程度的参数。可通过寻找使均方根预测误差 (RMSPE) 最小的值来确定（最佳）参数。 | Double |
径向基函数(RBF)插值法
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

arcpy.RadialBasisFunctions_ga(
"ca_ozone_pts", "OZONE", "outRBF", "C:/gapyexamples/output/rbfout", "2000",
arcpy.SearchNeighborhoodStandard(300000, 300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
"THIN_PLATE_SPLINE", "")
```
径向基函数(RBF)插值法
代码示例 - 独立脚本

```python
# Name: RadialBasisFunctions_Example_02.py
# Description: RBF methods are a series of exact interpolation techniques;
# that is, the surface must go through each measured sample value.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "OZONE"
outLayer = "outRBF"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/rbfout"
cellSize = 2000.0
rbf = "THIN_PLATE_SPLINE"
smallscaleParam = ""

# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "ONE_SECTOR"
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard(majSemiaxis, minSemiaxis,
angle, maxNeighbors,
minNeighbors, sectorType)

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute RadialBasisFunctions
arcpy.RadialBasisFunctions_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, searchNeighbourhood, rbf, smallscaleParam)
```
径向基函数(RBF)插值法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格
径向基函数(RBF)插值法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
采样网络设计工具集
概述

包含放置新采样点的辅助工具。增密采样网络工具也可用于确定不再需要的采样点。
| 工具  | 说明  |
| --- | --- |
| 创建空间平衡点 | 基于包含概率生成一组采样点，进而获得空间平衡的采样设计。此工具通常用于通过对采样位置提出建议来设计监控网络，以及使用包含概率栅格定义特定位置的优先级。 |
| 增密采样网络 | 使用预定义的地统计克里金图层来确定新监测站的构建位置。也可用于确定哪些监测站应从现有网络中移除。 |
创建空间平衡点
描述

基于包含概率生成一组采样点，进而获得空间平衡的采样设计。此工具通常用于通过对采样位置提出建议来设计监控网络，以及使用包含概率栅格定义特定位置的优先级。
创建空间平衡点
使用方法

- 输入概率栅格只能包含 0 到 1 之间的值。值越大，采样设计中包含该像元的可能性就越大。
- 研究区域内所有值的包含概率都应 >= 0，而研究区域以外的所有区域的概率都应为空值。
- 包含概率栅格的像元大小将决定生成样本时的最佳分辨率。
- 将点、线或面要素转换为栅格时需考虑像元分辨率、要素呈现精度和GPS定位精度。
- 建议采样点数量不超过栅格像元数的1%以避免空间失衡。
- 使用随机数生成器环境控制种子值保证结果可复现。
创建空间平衡点
语法

arcpy.ga.CreateSpatiallyBalancedPoints(in_probability_raster, number_output_points, out_feature_class)

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_probability_raster | 定义包含概率的栅格（0-1） | Raster Layer; Mosaic Layer |
| number_output_points | 生成的采样点数量 | Long |
| out_feature_class | 输出包含位置和概率的要素类 | Feature Class |
创建空间平衡点
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga("ca_prob", "10", "C:/gapyexamples/output/csbp")
```
创建空间平衡点
代码示例 - 独立脚本

```python
# Name: CreateSpatiallyBalancedPoints_Example_02.py
# Description: 生成空间平衡采样点设计方案

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga("ca_prob", 10, "C:/gapyexamples/output/csbp")
```
创建空间平衡点
环境

- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 输出坐标系
- 随机数生成器
- 临时工作空间
创建空间平衡点
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
增密采样网络
描述

使用预定义的地统计克里金图层来确定新监测站的构建位置。也可用于确定哪些监测站应从现有网络中移除。
增密采样网络
使用方法

- 输入地统计图层必须为克里金图层
- 可能因选择条件重复选中同一位置，建议使用限制性距离参数避免
- 移除影响最小的监测站时，应选择对预测面影响最小的候选点
增密采样网络
语法

arcpy.ga.DensifySamplingNetwork(in_geostat_layer, number_output_points, out_feature_class, {selection_criteria}, {threshold}, {in_weight_raster}, {in_candidate_point_features}, {inhibition_distance})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_geostat_layer | 克里金模型生成的地统计图层 | Geostatistical Layer |
| number_output_points | 需生成的采样位置数量 | Long |
| out_feature_class | 输出要素类名称 | Feature Class |
| selection_criteria<br><br>（可选） | 增密方法选项：<br>STDERR(预测标准误差)<br>STDERR_THRESHOLD(标准误差阈值)<br>QUARTILE_THRESHOLD(下限四分位阈值)<br>QUARTILE_THRESHOLD_UPPER(上限四分位阈值) | String |
| threshold<br><br>（可选） | 阈值参数（仅限特定选择条件使用） | Double |
| in_weight_raster<br><br>（可选） | 位置优先级权重栅格 | Raster Layer |
| in_candidate_point_features<br><br>（可选） | 候选采样位置要素 | Feature Layer |
| inhibition_distance<br><br>（可选） | 样本最小间隔距离 | Linear Unit |
增密采样网络
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.DensifySamplingNetwork_ga("C:/gapyexamples/data/Kriging.lyr", 2,
"C:/gapyexamples/output/outDSN")
```
增密采样网络
代码示例 - 独立脚本

```python
# 增密采样网络独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.DensifySamplingNetwork_ga("Kriging.lyr", 2, "outDSN")
```
增密采样网络
环境

- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 输出坐标系
- 临时工作空间
增密采样网络
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
Geostatistical Analyst 模拟工具集
概述

该工具集中的工具用于执行地统计模拟以及辅助结果的分析。
| 工具  | 说明  |
| --- | --- |
| 提取值到表 | 基于点或面要素类将一组栅格中的单元值提取到表。 |
| 高斯地统计模拟 | 基于简单克里金模型执行条件或非条件地统计模拟。可将模拟栅格视为与克里金模型具有同等可能性的实现。 |
提取值到表
描述

基于点或面要素类将一组栅格中的单元值提取到表。
提取值到表
使用方法

- 主要用于分析高斯地统计模拟工具的输出
- 所有栅格需具有相同空间参考和像元大小
- 点要素类为每个栅格生成记录，面要素视为像元中心点
- 忽略栅格范围外的值
- 不支持多部分要素类
- 重合点/面仅处理最后一个要素
提取值到表
语法

arcpy.ga.ExtractValuesToTable(in_features, in_rasters, out_table, {out_raster_names_table}, {add_warning_field})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 输入点/面要素类 | Feature Layer |
| in_rasters | 相同范围/坐标系/像元大小的栅格 | Raster Layer; Mosaic Layer |
| out_table | 输出包含栅格值的表 | Table |
| out_raster_names_table<br>（可选） | 栅格名称存储表 | Table |
| add_warning_field<br>（可选） | 添加覆盖警告字段选项 | Boolean |
提取值到表
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.ExtractValuesToTable_ga("ca_ozone_pts.shp", "inraster", "outEVFR.dbf")
```
提取值到表
代码示例 - 独立脚本

```python
# 独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.ExtractValuesToTable_ga("ca_ozone_pts.shp", "inraster", "outEVFR.dbf")
```
提取值到表
环境

- 当前工作空间
- 范围
- 临时工作空间
提取值到表
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
高斯地统计模拟
描述

基于简单克里金模型执行条件或非条件地统计模拟。可将模拟栅格视为与克里金模型具有同等可能性的实现。
高斯地统计模拟
使用方法

- 输入地统计图层必须为简单克里金模型生成的结果
- 建议进行正态得分变换和去聚处理数据
- 条件模拟需使用与克里金模型相同的数据集
- 输出命名规则：模拟栅格使用前缀+s0~sN，后处理栅格使用统计类型后缀
- 面要素需完全包含在模拟范围内，否则统计结果无效
- 使用随机数种子控制结果复现性
- 最大支持2049x2049像元栅格，单次最多生成4500个实现
- 注意内存限制和特殊半变异函数模型限制
高斯地统计模拟
语法

arcpy.ga.GaussianGeostatisticalSimulations(in_geostat_layer, number_of_realizations, output_workspace, output_simulation_prefix, {in_conditioning_features}, {conditioning_field}, {cell_size}, {in_bounding_dataset}, {save_simulated_rasters}, {quantile}, {threshold}, {in_stats_polygons}, {raster_stat_type}, {conditioning_measurement_error_field})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_geostat_layer | 简单克里金生成的地统计图层 | Geostatistical Layer |
| number_of_realizations | 模拟实现数量 | Long |
| output_workspace | 输出工作空间路径 | Workspace |
| output_simulation_prefix | 输出名称前缀(1-3字符) | String |
| in_conditioning_features<br>（可选） | 条件要素图层 | Feature Layer |
| conditioning_field<br>（可选） | 条件字段 | Field |
| cell_size<br>（可选） | 输出栅格像元大小 | Analysis Cell Size |
| in_bounding_dataset<br>（可选） | 边界限制要素 | Feature Layer |
| save_simulated_rasters<br>（可选） | 是否保存模拟栅格 | Boolean |
| quantile<br>（可选） | 分位数参数 | Double |
| threshold<br>（可选） | 阈值参数 | Double |
| in_stats_polygons<br>（可选） | 统计面要素 | Feature Layer |
| raster_stat_type<br>（可选） | 后处理统计类型选项 | String |
| conditioning_measurement_error_field<br>（可选） | 测量误差字段 | Field |
高斯地统计模拟
派生输出

| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| out_workspace | 包含结果的工作空间 | Workspace |
| out_polygon_stat | 统计面要素类 | Feature Class |
| out_raster_simulation | 模拟栅格 | Raster Layer |
| out_raster_stat | 统计栅格 | Raster Layer |
| out_convergence_value | 收敛值 | Double |
高斯地统计模拟
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GaussianGeostatisticalSimulations_ga("kriging.lyr", 10, "C:/gapyexamples/output", "ggs", cell_size=2000, raster_stat_type="MEAN")
高斯地统计模拟
代码示例 - 独立脚本

```python
# 非条件模拟独立脚本
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GaussianGeostatisticalSimulations_ga("kriging.lyr", 10, "output", "ggs")
高斯地统计模拟
环境

- 像元大小
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 随机数生成器
- 临时工作空间
- 捕捉栅格
高斯地统计模拟
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
Geostatistical Analyst 实用工具工具集
概述

使用 Geostatistical Analyst 开发插值模型时用于预处理和后处理的工具。
| 工具  | 说明  |
| --- | --- |
| 交叉验证 | 移除一个数据位置后预测关联数据，用于模型参数优化 |
| 邻域选择 | 基于用户定义邻域创建点图层 |
| 半变异函数灵敏度 | 通过调整模型参数分析预测值和标准误差的敏感性 |
| 子集要素 | 将数据集分为建模和验证两部分 |
交叉验证
描述

先移除一个数据位置，然后使用其余位置处的数据预测关联数据。该工具的主要用途是，比较预测值与实测值以获取有关某些模型参数的有用信息。
交叉验证
使用方法

- 输出结果对象包含要素类和CrossValidationResult属性：
  • 计数 - 样本总数
  • 平均误差 - 预测值与实测值平均差
  • 均方根误差 - 模型预测精度指标
  • 平均标准误差 - 预测标准误差均值
  • 平均值标准化误差 - 应接近0
  • 标准化均方根误差 - 应接近1
- 仅部分插值方法提供完整统计指标
交叉验证
语法

arcpy.ga.CrossValidation(in_geostat_layer, {out_point_feature_class})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_geostat_layer | 输入地统计图层 | Geostatistical Layer |
| out_point_feature_class<br>（可选） | 存储交叉验证统计的要素类 | Feature Class |
交叉验证
派生输出

| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| count | 样本总数 | Long |
| mean_error | 平均误差 | Double |
| root_mean_square | 均方根误差 | Double |
| average_standard | 平均标准误差 | Double |
| mean_standardized | 平均值标准化误差 | Double |
| root_mean_square_standardized | 标准化均方根误差 | Double |
交叉验证
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
cvResult = arcpy.CrossValidation_ga("kriging.lyr")
print "Root Mean Square error = " + str(cvResult.rootMeanSquare)
```
交叉验证
代码示例 - 独立脚本

```python
# 交叉验证独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
cvResult = arcpy.CrossValidation_ga("kriging.lyr")
print "平均标准误差:", cvResult.average_standard
```
交叉验证
环境

- 当前工作空间
- 地理变换
- 输出坐标系
交叉验证
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
邻域选择
描述

基于用户定义的邻域创建点图层。
邻域选择
使用方法

- 结合插值工具检查不同搜索邻域效果
- 支持椭圆形态及多扇区划分（单扇区/四扇区/偏移四扇区/八扇区）
邻域选择
语法

arcpy.ga.GANeighborhoodSelection(in_dataset, out_layer, point_coord, neighbors_max, neighbors_min, minor_semiaxis, major_semiaxis, angle, {shape_type})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_dataset | 输入点要素 | Feature Layer |
| out_layer | 输出邻域点图层 | Feature Layer |
| point_coord | 邻域中心坐标(x,y) | Point |
| neighbors_max | 每扇区最大点数 | Long |
| neighbors_min | 每扇区最小点数 | Long |
| minor_semiaxis | 椭圆短半轴长度 | Double |
| major_semiaxis | 椭圆长半轴长度 | Double |
| angle | 旋转角度 | Double |
| shape_type<br>（可选） | 邻域形态选项：<br>ONE_SECTOR<br>FOUR_SECTORS<br>FOUR_SECTORS_SHIFTED<br>EIGHT_SECTORS | String |
邻域选择
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
from arcpy import env

env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GANeighborhoodSelection_ga("ca_ozone_pts", "outNS", "-2000000 -50000", "20", "5", "200000", "200000", "0", "One sector")
```
邻域选择
代码示例 - 独立脚本

```python
# 邻域选择独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GANeighborhoodSelection_ga("ca_ozone_pts.shp", "outNS", "-2000000 -50000", 20, 5, 200000, 200000, 0, "One Sector")
```
邻域选择
环境

- 当前工作空间
邻域选择
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
半变异函数灵敏度
描述

通过改变半变异函数参数（块金、偏基台、主/次变程）的百分比范围，评估预测值和标准误差的敏感性。输出表记录参数变化对结果的影响，用于判断模型可靠性。
半变异函数灵敏度
使用方法

- 输入需为地统计图层或XML模型
- 输出表中PtID对应输入点的OID，RndParam标识变化的参数
- 使用随机数生成器控制参数变化范围，种子值影响结果复现性
- Python需通过GeostatisticalDatasets类构建输入数据集
半变异函数灵敏度
语法

arcpy.ga.GASemivariogramSensitivity(in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, {nugget_span_percents}, {nugget_calc_times}, {partialsill_span_percents}, {partialsill_calc_times}, {range_span_percents}, {range_calc_times}, {minrange_span_percents}, {minrange_calc_times}, out_table)

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_ga_model_source | 输入地统计模型源 | File; Geostatistical Layer |
| in_datasets | 数据集路径及字段（格式：'路径 字段1 字段2'） | Geostatistical Value Table |
| in_locations | 分析点位置 | Feature Layer |
| nugget_span_percents<br>（可选） | 块金参数变化百分比 | Double |
| nugget_calc_times<br>（可选） | 块金参数随机采样次数 | Long |
| partialsill_span_percents<br>（可选） | 偏基台变化百分比 | Double |
| partialsill_calc_times<br>（可选） | 偏基台采样次数 | Long |
| range_span_percents<br>（可选） | 主变程变化百分比 | Double |
| range_calc_times<br>（可选） | 主变程采样次数 | Long |
| minrange_span_percents<br>（可选） | 次变程变化百分比 | Double |
| minrange_calc_times<br>（可选） | 次变程采样次数（各向异性时必填） | Long |
| out_table | 输出结果表 | Table |
半变异函数灵敏度
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga("kriging.lyr", "ca_ozone_pts.shp OZONE", "obs_pts.shp", "", "", "", "", "", "", "outtabSS")
```
半变异函数灵敏度
代码示例 - 独立脚本

```python
# 半变异函数灵敏度独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga("kriging.lyr", "ca_ozone_pts.shp OZONE", "obs_pts.shp", "", "", "", "", "", "", "outtabSS")
```
半变异函数灵敏度
环境

- 重合点
- 当前工作空间
- 随机数生成器
- 临时工作空间
半变异函数灵敏度
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
子集要素
描述

将原始数据集分为训练集（用于建模）和测试集（用于验证输出表面）。
子集要素
使用方法

- 多部分要素输入将保持多部分结构输出
- 设置随机数种子确保结果可复现
- 测试集用于验证模型效果
- 支持百分比或绝对值方式划分训练集规模
子集要素
语法

arcpy.ga.SubsetFeatures(in_features, out_training_feature_class, {out_test_feature_class}, {size_of_training_dataset}, {subset_size_units})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 输入要素/表 | Table View |
| out_training_feature_class | 输出训练集路径 | Feature Class; Table |
| out_test_feature_class<br>（可选） | 输出测试集路径 | Feature Class; Table |
| size_of_training_dataset<br>（可选） | 训练集规模（百分比/绝对值） | Double |
| subset_size_units<br>（可选） | 规模单位选项：<br>PERCENTAGE_OF_INPUT<br>ABSOLUTE_VALUE | Boolean |
子集要素
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.SubsetFeatures_ga("ca_ozone_pts", "C:/gapyexamples/output/training", "", "", "PERCENTAGE_OF_INPUT")
```
子集要素
代码示例 - 独立脚本

```python
# 子集要素独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.SubsetFeatures_ga("ca_ozone_pts.shp", "training.shp", "", "", "PERCENTAGE_OF_INPUT")
```
子集要素
环境

- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 输出坐标系
- 随机数生成器
- 临时工作空间
子集要素
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
使用地统计图层工具集
概述

该工具集包含用于创建、修改、导出和操作地统计图层属性的工具。
| 工具 | 说明 |
| --- | --- |
| 面插值图层到面 | 将面插值图层的预测结果重新聚合到新面要素类 |
| 计算Z值 | 通过地统计模型预测单个位置的值 |
| 创建地统计图层 | 基于现有地统计模型创建新图层 |
| GA图层转等值线 | 生成等值线或填充面要素类 |
| GA图层至格网 | 将地统计模型输出为栅格数据 |
| GA图层至点 | 导出为点要素类并支持预测/验证操作 |
| 获取模型参数 | 提取地统计模型的参数值 |
| 设置模型参数 | 修改地统计模型的参数配置 |
面插值图层到面
描述

将面插值图层的预测结果重新聚合到新定义的面要素类，支持数据尺度变换（如人口统计区域调整）
面插值图层到面
使用方法

- 输入必须为面插值方法生成的地统计图层
- 输出包含预测值(Predicted)、标准误差(StdError)及预测状态(Included)字段
- 支持保留原始面所有属性字段或仅保留要素ID
面插值图层到面
语法

arcpy.ga.ArealInterpolationLayerToPolygons(in_areal_interpolation_layer, in_polygon_features, out_feature_class, {append_all_fields})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_areal_interpolation_layer | 输入面插值地统计图层 | Geostatistical Layer |
| in_polygon_features | 目标聚合面要素 | Feature Layer |
| out_feature_class | 输出聚合结果路径 | Feature Class |
| append_all_fields<br>（可选） | 字段复制选项：<br>ALL - 复制所有字段<br>FID_ONLY - 仅复制要素ID | Boolean |
面插值图层到面
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.ArealInterpolationLayerToPolygons_ga("AI_layer", "new_polys", "pred_new_polys", "ALL")
面插值图层到面
代码示例 - 独立脚本

```python
# 面聚合独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.ArealInterpolationLayerToPolygons_ga("AI_layer.lyr", "new_polys.shp", "aiout.shp", "FID_ONLY")
面插值图层到面
环境

- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 输出坐标系
- 临时工作空间
面插值图层到面
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
面插值图层到面
输出字段说明

| 字段名 | 说明 |
| --- | --- |
| Predicted | 面预测值（高斯均值/二项式比率/泊松事件计数） |
| StdError | 预测值标准误差 |
| Included | 预测可行性标识（0-不可预测，含原因描述） |
计算Z值
描述

使用地统计模型对单个坐标位置进行预测，返回该位置的Z值预测结果。
计算Z值
使用方法

- 输入需为地统计图层（如克里金插值结果）
- 点坐标需以'x y'格式字符串或Point对象输入
- 通常用于脚本自动化预测，交互式分析建议使用ArcMap识别工具
计算Z值
语法

arcpy.ga.GACalculateZValue(in_geostat_layer, point_coord)

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_geostat_layer | 输入地统计图层 | Geostatistical Layer |
| point_coord | 预测点坐标（格式："x y"） | Point |
计算Z值
派生输出

| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| out_z_value | 预测的Z值（双精度浮点数） | Double |
计算Z值
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
result = arcpy.GACalculateZValue_ga("Kriging.lyr", "-2000000 -50000")
print(result)  # 输出示例：12.75```
计算Z值
代码示例 - 独立脚本

```python
# 计算Z值独立脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
z_value = arcpy.GACalculateZValue_ga("Kriging.lyr", "-2000000 -50000")
print(f'预测Z值为: {z_value}')```
计算Z值
环境

- 当前工作空间
计算Z值
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
创建地统计图层
描述

基于现有地统计模型或图层创建新地统计图层，需通过地统计向导生成输入模型参数
创建地统计图层
使用方法

- 输入模型源可为地统计图层(.lyr)或XML模型文件
- 若模型含常态得分变换，将基于新数据集重新计算变换参数
- 支持选择图层子集或完整数据集路径作为输入
- Python脚本需使用GeostatisticalDatasets类构建输入数据
- 地统计图层仅支持ArcMap/ArcCatalog可视化
创建地统计图层
语法

arcpy.ga.GACreateGeostatisticalLayer(in_ga_model_source, in_datasets, out_layer)

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_ga_model_source | 输入模型源（.lyr或.xml） | File; Geostatistical Layer |
| in_datasets | 数据集描述字符串（格式：'路径 字段1 字段2'） | Geostatistical Value Table |
| out_layer | 输出地统计图层路径 | Geostatistical Layer |
创建地统计图层
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GACreateGeostatisticalLayer_ga("kriging.lyr", "ca_ozone_pts.shp X=Shape Y=Shape F1=OZONE", "outCGL")```
创建地统计图层
代码示例 - 独立脚本

```python
# 创建地统计图层独立脚本
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
in_model = "kriging.lyr"
in_data = "ca_ozone_pts.shp X=Shape Y=Shape F1=OZONE"
out_layer = "output_cgl.lyr"
arcpy.GACreateGeostatisticalLayer_ga(in_model, in_data, out_layer)```
创建地统计图层
环境

- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
创建地统计图层
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
GA图层转等值线
描述

将地统计模型输出转换为等值线（线要素）或填充等值面（面要素），支持自定义分类方法和显示精度
GA图层转等值线
使用方法

- 空值处理：文件地理数据库使用NULL，shapefile使用-1.7976931348623158e+308
- CPU核数影响几何形状生成精度（核越多等值线越精细）
- 支持手动指定断点或自动分类（几何间隔/等间隔/分位数）
GA图层转等值线
语法

arcpy.ga.GALayerToContour(in_geostat_layer, contour_type, out_feature_class, {contour_quality}, {classification_type}, {classes_count}, {classes_breaks})

| 参数 | 说明 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_geostat_layer | 输入地统计图层 | Geostatistical Layer |
| contour_type | 输出类型：<br>CONTOUR（等值线）<br>FILLED_CONTOUR（填充面）<br>SAME_AS_LAYER（继承原图层渲染） | String |
| out_feature_class | 输出要素类路径 | Feature Class |
| contour_quality<br>（可选） | 精度选项：DRAFT（草稿）/PRESENTATION（展示） | String |
| classification_type<br>（可选） | 分类方法：<br>GEOMETRIC_INTERVAL<br>EQUAL_INTERVAL<br>QUANTILE<br>MANUAL | String |
| classes_count<br>（可选） | 分类数量（MANUAL类型无效） | Long |
| classes_breaks<br>（可选） | 手动断点列表（如[100,500,2000]） | Double[] |
GA图层转等值线
代码示例 - Python窗口

```python
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GALayerToContour_ga("kriging.lyr", "Contour", "krig_contour.shp", "Presentation", "GEOMETRIC_INTERVAL", 10)```
GA图层转等值线
代码示例 - 独立脚本

```python
# 等值线生成脚本示例
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GALayerToContour_ga(
    in_geostat_layer="kriging.lyr",
    contour_type="Filled_contour",
    out_feature_class="filled_contour.shp",
    contour_quality="Presentation",
    classification_type="Manual",
    classes_breaks=[100, 500, 2000]
)```
GA图层转等值线
环境

- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 输出坐标系
- 临时工作空间
GA图层转等值线
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
GA图层转等值线
输出要素说明

| 字段名 | 说明 |
| --- | --- |
| Contour | 等值线数值（线要素） |
| MinValue | 面要素最小值（填充等值面） |
| MaxValue | 面要素最大值（填充等值面） |
| RangeType | 分类类型标识（自动/手动） |
GA图层转格网
描述

将地统计模型输出转换为栅格数据，支持分块插值计算以提升处理效率